在先前的训练阶段，我们发现算法模型在训练集上达到了1.0的准确率，然而，其在测试集上的表现却不尽如人意，这暗示着模型可能出现了过拟合现象。 我们的算法模型是直接依据每个数字图像的像素数据进行学习的。因此，当遇到新的数字图...
经过第八章节的特征优化，我们的手写数字识别准确率有着明显的提升。但是仍然存在一个显而易见的问题，即：我们绘制的数字是对位置很敏感的。接下来，我们将会去探讨解决这一问题的方法。 1. 图像数据增强 数据增强是一种通过对训练...
1. Windows 打包步骤 首先，进入到项目根目录下然后，在项目根目录下执行命令：接着，拷贝 source、data、model 目录到 dist 目录下，保证和 exe 同级目录最后，可以分发给没有 Python ...
课程是为对 Linux 操作系统完全没有经验或仅有基础知识的初学者设计的课程。这个课程旨在帮助学生从零开始建立对 Linux 的基本理解和技能，使他们能够熟练地使用 Linu x进行日常任务和基本的系统管理。 1. 课程...
通过学习，希望大家能够理解以下几个问题： 1. Python GIL 影响 在讲解之前，我们需要先理解一点，Python 解释器本身是一个 C 程序，Python 代码是由这个 C 程序来解释执行。 在 Python 解...
词袋模型（Bag-of-Words，BoW）是一种表示和处理文本数据的模型或框架，它提供了一种简单的思想，使得我们能够实现文本转换为数值形式，以便进行进一步的分析，例如：进行新闻分类、文档检索、情感分析等任务。 1. 文...
视频课程地址：https://space.bilibili.com/429380437 《垃圾邮件识别器》项目旨在开发一个能够支持邮件输入、并自动识别垃圾邮件的窗口应用程序。该项目主要包含以下方面的内容： 相信通过本项目...
我们的开发环境：Win11 + PyCharm 2021.1.3 + Python 3.8.5 1. 虚拟环境 https://mengbaoliang.cn/archives/tag/py-env 接下来，创建 spa...
项目的第一步就是编写需要的界面，我们使用 Python 标准的 GUI 库 Tkinter 来实现。这一节就快速学习该库中将会用到的控件，为搭建图形界面做准备。 主窗口 主菜单 文本控件 其他控件 1. 主窗口 tk.T...
通过前面学习的 Tkinter 知识，这一节我们将《垃圾邮件识别器》所需要的界面搭建起来，界面主要包括： 主窗口 顶部菜单 中心文本框 底部状态栏 1. 主窗口 创建 MainFrame.py 文件，创建 MainFra...
这一节我们将通过学习贝叶斯公式、朴素贝叶斯、文本分类案例三部分来了解垃圾邮件识别的算法原理。 首先，我们将理解贝叶斯公式，这是垃圾邮件识别中关键的数学基础； 接着，我们将介绍朴素贝叶斯算法，它建立在贝叶斯公式的基础上； ...
Scikit-Learn 是一个用于机器学习和数据分析的 Python 库，它提供了各种用于数据预处理、特征工程、模型选择、模型训练和模型评估的工具和算法。我们使用到的朴素贝叶斯算法实现，以及文本特征提取等操作都可以使用...
垃圾邮件分类是一种具有广泛应用场景的二分类问题，可以利用机器学习进行解决，市场上已经有很成熟的垃圾邮件分类软件或集成在 Outlook上 的垃圾邮件过滤插件。接下来，我们使用朴素贝叶斯算法训练一个《垃圾邮件分类器》。 邮...
这一章节主要涉及算法模型训练、算法模型评估、算法模型封装： 算法模型训练： 模型使用已标记的垃圾邮件和非垃圾邮件样本来学习如何识别垃圾邮件； 算法模型评估： 使用测试数据来评估模型的性能； 算法模型封装： 将训练好的相关...
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